电站设备是电力生产的核心,对火电厂正常安全运行具有重要意义。在实际生产中,电站设备运行环境恶劣,导致故障频发,给火电厂带来巨大的经济利益损失,甚至引发重大的生产安全事故。实时在线监测电站设备运行状态,捕捉故障早期发展过程,对火电厂电力生产的安全性与经济性具有重要意义。本文选择引风机为典型电站设备,建立基于多元状态估计技术的引风机状态预警模型,在设备劣化过程的早期,及时发现异常并预警,指导运维人员采取对应措施,避免停机危害。并将该方法推广到磨煤机进行验证,证明该方法具有普适性。提出基于聚类分析区分典型工况的历史记忆矩阵构造方法,提升了模型预测的精度。本文首先介绍了引风机的机械结构、常见故障,分析不同故障类型所表现的不同监测参数异常。在此基础上,依据“故障敏感”、“易获取”、“最简”原则初步选取引风机多元状态估计建模变量,通过相关性分析获得最简建模变量,并且提出基于聚类分析区分典型工况的过程记忆矩阵构建方法,利用分层抽样,避免了工况的冗余和不均,建立引风机健康状态多元状态估计模型。最后,利用引风机健康状态历史数据进行仿真实验,证明所建立的状态预测模型具有很高的精度,可满足状态预警技术的应用要求。定义相似度规则,利用层次分析法和滑动窗口统计法精准捕捉到设备测点细微异常。引风机新观测向量与模型预测向量之间的差异反映了引风机状态信息,为了更易捕捉故障早期发展过程,定义观测向量和预测向量的相似度规则,定量判断二者之间的差异。为了区别不同变量对设备劣化过程信息的贡献率,通过层次分析法确定了相似度函数中各变量的权重。然后,利用滑动窗口统计法消除随机干扰的影响,根据临界正常状态下平均相似度最小值确定合理的状态预警阈值,从而建立基于多元状态估计引风机状态预警方法。最后,通过人为累积增加偏差的方式模拟引风机状态劣化过程,进行状态预警仿真研究,结果验证了该方法能够检测引风机状态劣化过程,实现准确的状态预警。